针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

§5.1 数值积分公式 §5.2 牛顿-科特斯公式 §5.3 复化求积公式 §5.4 龙贝格求积公式 §5.5 高斯型求积公式 §5.6 数值微分 §5.7 数值实验

8.1 人类视觉与色度学基础 三基色原理、光度学基本知识 8.2 颜色空间的表示及其转换 RGB模型、Munsell模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型 RGB与HSV空间的相互转换 RGB与YUV空间的相互转换 RGB与HSI空间的相互转换 8.2 颜色空间的量化 抖动技术、假彩色处理 彩色图像增强、真彩色增强 8.6.2 伪彩色增强 实验：彩色空间的表示和转换 本章小结

8.1 特征值估计与扰动 8.2 幂法与反幂法 8.3 幂法的加速方法 8.4 雅可比方法 8.5 数值实验

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第一章 哲学思维和科学思维 第二章 心理-生理学的考虑 第三章 记忆、再现和联想 第四章 反射、本能、意志、自我 第五章 在自然的和文化的栖居处个体的发展 第六章 想像的充沛 第七章 知识和错误 第八章 概念 第九章 感觉、直觉、幻想 第十章 思想对事实的适应和思想的相互适应 第十一章 论思想实验 第十二章 有形实验及其主要特征 第十三章 作为探究的主导特征的相似和类似 第十四章 假设 第十五章 问题 第十六章 探究的预设 第十七章 探究的小径 第十八章 从心理学上看演绎和归纳 第十九章 数和测量 第二十章 与度规空间对照的生理空间 第二十一章 论心理学以及几何学的自然发展 第二十二章 从物理探究的观点看空间和几何学 第二十三章 与度规时间相对照的生理时间 第二十四章 从物理学上考虑的空间和时间 第二十五章 自然定律的涵义和价值

第一章 Matlab 软件介绍.1 第二章 线性方程组的解 矩阵特征值和特征向量.9 第三章 二次型.13 第四章 多项式.15 第五章 向量组的正交化.20

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随着硏究者可用的序列与结枃信息的爆炸式增长,生物信息学领域,或更精确地说是计算生 物学领域,在基础生物医疗问题的研究中起着越来越大的作用。计算生物学家面临的挑战, 尤其是由人类基因组计划以及其它测序工作生成的大量数据带来的挑战,将对发现基因和设 计分子模型、定点突变,以及其它有可能发现基因与蛋白质的结构与功能的未知关系的实验 有所帮助